에이전트 시스템 핸드북: 이점 및 유스케이스

에이전트 시스템이란?

자율성, 의사 결정 능력, 적응성을 특징으로 하는 에이전트 시스템은 복잡한 시나리오를 논리적으로 판단하고 특정 목표를 달성하기 위해 수행하는 작업을 조정할 수 있는 AI 네트워크입니다.

이러한 목표 지향적 행동은 에이전트 시스템의 주요 특징입니다. 인간의 지속적인 개입 없이 목표를 달성하기 위해 행동하도록 설계된 에이전트 시스템은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 잠재적인 조치를 평가하며, 전략을 실행하는 등 동적으로 작동하고 인간과 유사한 의사 결정 프로세스를 모방하여 다음 단계를 결정합니다.

비 에이전트 AI는 이미지에서 객체를 식별하거나, 탐색 기록에 기반하여 제품을 추천하거나, 음성 프롬프트에 정보를 담아 응답하는 것과 같이 정의된 프레임워크 내에서 반응적으로 작동하는 반면, 에이전트 시스템은 명시적인 지시 없이도 결정을 내리고 조치를 취합니다.

이런 면에서 에이전트 시스템은 도우미라기보다는 AI 동료에 더 가깝습니다. 즉, 복잡한 작업과 목표를 달성하는 데 있어 파트너 역할을 합니다. 명령을 따르는 것뿐만 아니라 스스로 경로를 설정하고 새로운 정보에 적응할 수 있으며, 기억 프레임워크를 사용하여 과거 상호작용에서 얻은 지식을 유지하고 적용할 수 있습니다.

에이전트 시스템의 핵심 구성 요소는 특정 작업을 수행하도록 지정된 자율적 존재인 AI 에이전트입니다.

정교한 지식 작업 자동화

지식 작업을 자동화하는 에이전트 시스템의 역할은 비즈니스, 연구, 과학 분야에 적용된 기존 사용 사례를 바탕으로 극적으로 확장될 것으로 예상됩니다.

고급 알고리즘과 자연어 처리를 적용하면 에이전트 시스템이 복잡한 작업을 간소화하고 동시에 의사 결정을 개선할 수 있어, 전문가들이 일상적인 분석에 소요되는 시간을 줄이고 보다 전략적인 계획에 집중할 수 있도록 합니다.

이러한 시스템은 방대한 양의 정보를 처리하고 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있는 능력을 갖추고 있어 이미 법률, 의료, 기술 등의 산업을 재편하고 있습니다.

• 예를 들어, 에이전트 시스템은 법률 조사와 계약 분석을 자동화하고 있습니다. AI 시스템은 법률 문서와 판례를 분석하여 연구 과정을 가속화합니다.
• 에이전트 시스템은 연구 분야 전반에 걸쳐 문헌 검토와 가설 생성을 지원합니다. 에이전트 시스템은 방대한 과학 출판물을 검토하여 관련 연구를 식별하고, 연구 간의 연관성을 발견하며, 연구자들을 위한 가설을 생성할 수 있습니다.
• 모든 산업 분야에서 전략적 사업 계획과 예측을 위해 에이전트 시스템은 시장 동향과 내부 데이터를 분석하여 예측과 전략적 권장 사항을 생성할 수 있습니다.
• 소프트웨어 개발 및 디버깅에 에이전트 시스템을 적용하면 버그를 자동으로 찾아내고 코드 개선을 제안하여 개발자에게 도움을 주고, 개발 품질과 속도를 높이며 개발자의 생산성을 극대화할 수 있습니다.

에이전트 시스템의 아키텍처.

에이전트 시스템은 자율적으로 작동하고, 환경에 적응하며, 목표를 달성할 수 있도록 하는 상호 연결된 구성 요소들로 구축됩니다. 에이전트 시스템은 기본적으로 프롬프트, 메모리, 도구에 의존하며, 각각은 핵심적인 기능적 역할을 합니다.

운영 프레임워크의 각 구성 요소는 시스템 기능에 필수적이며, 이를 통해 정보를 처리하고, 작업을 실행하고, 경험을 통해 동적으로 학습할 수 있습니다. 이러한 요소들을 이해하면 에이전트 시스템이 복잡한 워크플로를 실행하고 가치를 제공하는 방식을 파악하는 데 도움이 됩니다.

에이전트 시스템의 핵심 구성 요소

에이전트 시스템의 AI 에이전트 유형

에이전트 시스템은 다양한 유형의 AI 에이전트로 구성된 네트워크를 포함하며, 각각은 특정 작업을 위해 설계되었습니다. 큰 틀에서 보면 AI 에이전트는 세 가지 범주로 나뉩니다.

• 1. 반응형 에이전트는 즉각적인 응답에 중점을 두며, 챗봇과 같은 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
• 2. 숙고형 에이전트는 장기 계획을 중시하며, 금융 모델링과 같은 복잡한 의사 결정에 적합합니다.
• 3. 하이브리드 에이전트는 두 가지 접근 방식을 결합하여 적응성과 정밀성을 제공합니다.

에이전트 시스템 구현.

에이전트 시스템을 도입하려면 조직의 준비 상태, 데이터 인프라, 부서 간 협업, 광범위한 디지털 이니셔티브와의 전략적 일치를 고려하여 신중하게 접근해야 합니다.

조직의 준비 상태 평가 및 적합한 유스케이스 식별

에이전트 시스템을 시작하려면 현재 기술 환경, 조직 문화, 사용 가능한 자원을 평가해야 합니다.

먼저, 자동화 및 AI 기능, 데이터 인프라를 비롯한 기술적 요구 사항에 대한 조직의 준비 상태를 평가합니다.

에이전트 시스템에 있어서 데이터 인프라와 품질의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 견고한 데이터 인프라는 매우 중요합니다. 에이전트 시스템이 빠르고 정확하게 작동하기 위해서는 고품질 데이터와 실시간 소스와의 통합이 필요합니다.

• 데이터 수집 및 저장: 데이터를 수집하고 저장하기 위한 신뢰할 수 있는 메커니즘을 구축하는 것이 필수적입니다. 여기에는 기존 데이터베이스를 통합하고, 데이터 레이크를 구현하거나, 클라우드 저장 솔루션을 활용하여 관련 정보에 대한 액세스를 용이하게 하는 것이 포함될 수 있습니다. 구조화된 입력과 비구조화된 입력 모두에 대한 데이터 파이프라인을 최적화합니다.
• 데이터 품질 관리: 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 조직에서는 정기적인 감사, 검증 프로세스, 데이터 정리 기술을 비롯하여 높은 데이터 품질을 유지하기 위한 데이터 거버넌스 관행을 구현해야 합니다. 고품질 데이터를 통해 에이전트 시스템은 정보에 기반한 결정을 내리고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다.
• 데이터 보안 및 개인정보 보호: 조직은 특히 민감한 정보를 다룰 때 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제도 해결해야 합니다. 강력한 보안 조치와 규정 준수 프로토콜을 구현하면 데이터 무결성을 유지하고 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

둘째, 전략적 관점에서 에이전트 시스템의 목표와 목적이 명확하게 정의되어 있는지 확인합니다.

운영을 최적화하든 업무 흐름을 자동화하든, 명확한 목표는 설계와 배포의 방향을 제시하며 에이전트 시스템을 조정하고 결과를 평가하기 위한 정확한 기준을 제공합니다.

에이전트 시스템 구현을 시작하기 위한 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 준비 상태 평가 수행: 조직은 기술 인프라, 인력 기술, 리더십 지원을 비롯한 기존 역량을 평가해야 합니다. 이 평가는 에이전트 시스템의 성공적인 구현에 영향을 미칠 수 있는 격차와 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 유스케이스 식별: 조직은 에이전트 시스템을 통해 상당한 가치를 창출할 수 있는 잠재적인 유스케이스를 탐색해야 합니다. 여기에는 반복적인 작업, 복잡한 워크플로 또는 향상된 의사 결정이 필요한 영역을 식별하기 위해 비즈니스 프로세스를 분석하는 작업이 포함됩니다. 다양한 부서의 이해관계자를 참여시키면 AI 통합을 위한 구체적인 운영상의 과제와 기회에 대한 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 유스케이스 우선순위 지정: 잠재적인 유스케이스를 식별한 후, 조직은 실행 가능성, 영향, 전략적 목표와의 일치성과 같은 요소를 기준으로 우선순위를 정해야 합니다. 성과를 달성할 수 있는 영향력이 큰 분야에 집중하면 AI 도입을 더욱 확대하기 위한 추진력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

리더십 및 부서 간 협업

에이전트 시스템은 기술, 비즈니스 전략, 인간의 감독이 교차하는 지점에서 작동됩니다. 즉, 성공적인 구현을 위해서는 IT, 운영, 자동화 책임자 등 부서 간 협업이 필요하고, 전문적인 개발 및 모델 미세 조정이 필요한 경우 데이터 과학자의 협력도 필요합니다.

• IT팀은 필요한 인프라를 설정 및 관리하고, AI 기술을 통합하고, 시스템 보안을 보장하는 데 있어 중심적인 역할을 합니다.
• 전략적으로 사업부의 참여를 통해 에이전트 솔루션이 운영 요구 사항 및 목표에 부합하도록 할 수 있습니다.
• 운영팀은 워크플로를 조정하여 시스템 출력을 통합하고 원활한 인간과 기계 간 협업을 위해 작업을 재구성해야 합니다.

전략적 측면에서 보면, 리더의 참여는 AI 이니셔티브의 성공을 좌우할 수 있습니다. 적응성과 혁신을 우선시하는 이니셔티브를 지원함으로써 경영진은 에이전트 AI를 수용하는 문화를 조성할 수 있습니다. 여기에는 종종 이러한 시스템에 맞춰 일할 수 있도록 직원의 재교육이 포함됩니다.

포괄적인 AI 전략의 중요성.

에이전트 시스템은 전체 조직의 효율성을 높이는 더 큰 디지털 전략의 일부로 보아야 합니다. 조직은 AI 이니셔티브를 디지털 혁신 목표에 맞춰 조정함으로써 에이전트 시스템이 프로세스와 결과를 개선하는 데 기여하도록 할 수 있습니다.

지속 가능한 AI 전략을 위해서는 혁신 목표에 맞춰 조정하는 것과 더불어 AI 구현을 위한 거버넌스 구조를 확립하는 것이 필수적입니다. 거버넌스와 윤리 지침을 통해 책임성과 투명성을 보장할 수 있습니다.

조직에서는 AI 기술의 사용 방법을 규정하는 윤리 지침을 개발하여 편향, 개인정보 보호, 규정 준수와 관련된 문제를 해결해야 합니다.

이러한 지침을 실행하려면 강력한 AI 거버넌스 프레임워크가 필요합니다. 에이전트 시스템은 윤리적 의사 결정과 규정 준수를 보장하기 위해 인간의 감독이 필요합니다.

• 데이터 사용, 알고리즘 투명성, 편향 완화에 대한 명확한 프로토콜을 수립하세요.
• 잠재적인 편향을 해결하기 위해 정기적으로 데이터 세트를 감사하세요.
• 위험도가 높은 시나리오에서 인간이 개입할 수 있는 메커니즘을 구현하여 의사 결정이 윤리적 기준에 부합하도록 합니다.

개인정보 보호 역시 중요합니다. 에이전트 시스템은 민감한 정보를 처리하는 경우가 많으므로, 조직의 무결성과 사용자 신뢰를 유지하기 위해 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 필수적입니다.

기존 운영에 에이전트 AI를 통합하려면 직원의 수용과 효과적인 사용을 지원하는 변화 관리 전략이 필요할 수도 있습니다. 여기에는 직원들이 새로운 도구와 프로세스에 적응할 수 있도록 돕기 위한 교육 프로그램, 커뮤니케이션 계획, 지속적인 지원이 포함될 수 있습니다.

에이전트 시스템에서 자동화 플랫폼의 역할.

자동화 플랫폼은 AI 기능을 실용적으로 적용하는 데 필요한 인프라와 도구를 제공합니다. 자동화 플랫폼은 AI 에이전트를 설계, 배포, 관리할 수 있는 프레임워크를 효과적이고 대규모로 제공하여, 조직이 에이전트 시스템을 구축, 모니터링, 최적화할 수 있는 중앙 집중식 환경을 제공합니다.

최신 자동화 플랫폼에는 특히 에이전트 AI의 개발 및 배포를 간소화하는 기능이 미리 장착되어 있습니다.

• 로우코드 개발 환경. 로우코드 또는 노코드 개발 환경을 통해 사용자는 전문적인 기술 전문 지식 없이도 AI 에이전트를 생성하고 사용자 정의할 수 있습니다. 개발의 대중화로 인해 비즈니스 사용자는 AI 이니셔티브에 기여할 수 있으며, 기업용 애플리케이션을 위한 에이전트 솔루션 구축 과정이 획기적으로 빨라집니다.
• 기본 제공 커넥터 및 API. 통합 역량은 에이전트 시스템의 결합 조직으로, 구성 요소를 응집력 있는 생태계로 연결합니다. 자동화 플랫폼에는 일반적으로 기존 엔터프라이즈 도구 및 애플리케이션과 원활하게 통합할 수 있도록 다양한 기본 제공 커넥터와 API가 포함되어 있습니다.
• 강력한 거버넌스 및 보안 기능. 책임감 있는 AI 사용과 규정 준수에 대한 관심이 증가함에 따라 최신 자동화 플랫폼은 거버넌스와 보안을 우선시합니다. 최신 자동화 플랫폼은 AI 행동을 모니터링하고, AI 출력을 감사 및 개선하며, 데이터 보호 규정을 준수하기 위한 메커니즘을 제공합니다.

통합 기능이 매우 중요하기 때문에(예: 예측 분석을 재고 데이터베이스 및 물류 소프트웨어와 연결하는 공급망 관리의 에이전트 워크플로) 자동화 플랫폼을 통해 AI 에이전트가 여러 시스템 및 데이터 소스 전반에서 원활하고 안전하게 상호작용할 수 있다는 사실은 에이전트 시스템의 모든 기업 애플리케이션에 필수적입니다.

RPA에서 에이전트 자동화로 전환하는 과정의 다리 역할

자동화 플랫폼은 기존의 독립형 RPA(로보틱 프로세스 자동화)에서 에이전트 자동화로 전환하는 데 중요한 역할을 합니다. RPA 기능의 신뢰성과 에이전트 AI 기술의 유연성 및 자율성을 결합하여 작업을 수행하는 플랫폼은 획기적으로 더 지능적이고 적응 가능한 워크플로를 강화하고 있습니다.

RPA 및 인지 자동화 도구를 에이전트 AI와 통합하면 조직은 기존 자동화로는 예측하기 어려웠던 복잡한 전체 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

AI 기술을 위한 통합 환경 제공

다양한 비즈니스 기능 조직에서 작업을 수행하는 여러 AI 에이전트를 관리하고 조정하는 중앙 집중식 플랫폼은 에이전트 시스템의 잠재력을 극대화하는 데 중요합니다. 이를 통해 일관성과 제어를 유지하면서 다양한 AI 기술을 연결할 수 있습니다.

자동화 플랫폼은 다양한 AI 모델과 도구를 통합하여 강력한 에이전트 시스템을 만드는 이러한 통합 환경 역할을 하며, AI 기능과 실제 적용 사례 간의 격차를 해소합니다.

Automation Anywhere로 미래 준비하기.

에이전트 AI 시스템의 혁신적인 잠재력으로 인해 업무 수행 방식이 바뀌고 있습니다. 조직은 이제 AI 에이전트로 복잡한 워크플로를 유연하게 자동화하고 데이터 기반 의사 결정을 가속화할 수 있습니다.

Automation Anywhere는 이러한 발전을 선도하며, 조직이 에이전트 프로세스 자동화를 활용하여 탁월한 효율성, 적응성, 대응성, 혁신을 달성할 수 있도록 지원하고 있습니다.

에이전트 프로세스 자동화 시스템을 통해 조직은 강력한 자동화 기능을 갖춘 AI 에이전트를 배포하고 주요 클라우드 제공업체의 다양한 AI 모델을 통합하여 최적의 에이전트 워크플로를 구현할 수 있습니다.

보유한 기술 수준에 관계없이 모든 개발자가 에이전트 자동화를 쉽게 이용할 수 있도록 하는 로우코드 AI Agent Studio는 다양한 데이터 소스를 포함하는 복잡한 다단계 프로세스를 처리할 수 있는 에이전트를 구축하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공하는 동시에 AI 에이전트 생성을 대중화합니다.

Automation Anywhere 플랫폼은 보안, 거버넌스, 책임감 있는 AI 사용을 중시하여 조직이 윤리적 기준 및 규제 표준을 준수하는 AI 솔루션을 구현할 수 있는 수단을 제공합니다. AI 모델을 모니터링, 감사, 개선하기 위한 기본 제공 도구를 통해 엄격한 거버넌스를 강화하고, 위험을 완화하며, AI 의사 결정에 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다.

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